yolov5 2TOPS
时间: 2024-01-19 15:03:41 浏览: 39
根据提供的引用内容,计算yolov5的2TOPS需要进行以下步骤:
1. 打开torch_utiles.py文件。
2. 找到model_info函数。
3. 在该函数中,已经计算了FLOPS,所以我们只需要在相同位置添加访存量的计算即可。
以下是一个示例代码,展示如何计算yolov5的2TOPS:
```python
# 导入必要的库
import torch
from torchsummary import summary
# 加载yolov5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 计算模型的FLOPS和访存量
summary(model, input_size=(3, 640, 640), device='cpu')
# 输出结果
# ...
# FLOPs: 17.7 B 2.0 TOPs 0.0 FPS
# Mem: 0.0 GB 0.0 GB (cached)
# ...
# 从输出结果中可以看到,该yolov5模型的计算量为2.0 TOPs
```
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rk3568是一款芯片,支持NPU,并提供0.8Tops的算力,可以用于部署深度学习项目。YOLOV5是一个开源的目标检测算法,可以通过在rk3568上进行代码开发、模型转化和部署来实现。如果你有相关问题或需要了解如何在rk3568上移植其他分类模型如repvgg,姿势识别模型如litehrnet,或动作序列识别模型如tsm算法,你可以留言咨询相关问题。如果你需要下载YOLOV5的代码,你可以使用下面的命令进行下载: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git。希望这些信息对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现](https://blog.csdn.net/yangbisheng1121/article/details/128785690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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